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Google Domains(현 Squarespace) 도메인을 Vercel로 연결하기최근 Google이 Google Domains 사업을 Squarespace로 매각하면서, 기존에 Google Domains를 사용하던 분들은 Squarespace에서 도메인 관리를 하게 되었습니다.이 포스트에서는 Google Domains(이제는 Squarespace) 도메인을 Vercel에 연결하여, 서브도메인으로 웹사이트를 호스팅하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. Vercel 프로젝트 생성Vercel(https://vercel.com)에 접속한 뒤, 로그인합니다.New Project 버튼을 클릭하여 프로젝트를 생성합니다.GitHub, GitLab, Bitbucket 등을 연동하여 배포할 레포지토리를 선택할 수 있습니..

2025년을 강타할 16가지 미친 AI 리드 생성 시스템1. AI WhatsApp 참여 시스템 (Ricardo Bellorini)성과: 한 소규모 여행사가 한 달 만에 추가로 80,000 유로의 매출 달성작동 방식:기존의 ‘죽은 리드’를 대상으로 개인 맞춤형 WhatsApp 메시지 발송AI 에이전트가 대화를 이어가며 예약까지 진행비용: 초기 2,600 유로 + 월 150~200 유로특징: 광고비가 들지 않고 기존 데이터베이스만 활용해 수익 창출2. AI 챗봇 시스템 (Fahad Shedi)성과: 두 명의 대형 법률 인플루언서가 지난 3년간 얻은 리드보다 3개월 동안 더 많은 리드 확보작동 방식:웹사이트, 인스타그램, 메신저에서 AI 에이전트를 통해 실시간 상담동정심 있는 대응으로 자연스럽게 리드 캡처비용..

Claude Code 소개 및 기능 설명Claude Code는 AI 기반의 혁신적인 코딩 도구로, 터미널에서 직접 사용할 수 있는 연구 프리뷰 버전입니다. 이 도구는 Claude AI를 활용하여 코드베이스를 분석하고, 코드 변경을 수행하며, 테스트를 실행하고, 빌드를 진행하는 등 다양한 기능을 제공합니다.1. Claude Code의 개요Claude Code는 터미널 환경에서 직접 실행되며, 사용자의 코드 프로젝트를 분석하고 필요한 변경 사항을 자동으로 적용하는 에이전트형 코딩 도구입니다. AI가 코드를 이해하고 변경 사항을 제안하며, 테스트와 빌드 과정을 자동으로 처리할 수 있습니다.2. 기본 사용 방법1) 프로젝트 로딩 및 분석Claude Code는 사용자의 프로젝트 파일을 확인한 후, 코드베이스를 분..

TheoremExplainAgent: AI 기반 다중 모달 정리 설명 시스템개요TheoremExplainAgent는 AI를 활용하여 수학, 물리, 화학, 컴퓨터 과학 등의 다양한 STEM 분야에서 정리를 설명하는 장문의 애니메이션 동영상을 자동 생성하는 시스템입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트 기반의 정리 이해 및 설명에 강점을 보였으나, 시각적으로 직관적인 설명을 제공하는 데 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 AI가 정리 설명을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 다중 모달(텍스트+시각적 요소) 접근 방식을 적용하였습니다. 1. 연구 배경 및 필요성기존 LLM은 텍스트 기반 정리 설명에는 강하지만, 시각적인 직관성을 확보하기 어려움.수학, 물리학 등의 학문에서는 도형, 그래프, 시뮬레이션 ..

GHOST 2.0: 한 번의 시도로 정밀한 머리 교체 (Generative High-fidelity One Shot Transfer of Heads)  개요최근 얼굴 교체(face swap)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 머리 전체를 교체하는(head swap) 연구는 아직 미흡합니다. 얼굴 교체는 피부색 변환만 필요하지만, 머리 교체는 머리 전체의 형태를 유지하고 배경과 자연스럽게 합성하는 것이 중요합니다.GHOST 2.0은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 모델로, 두 가지 핵심 모듈을 포함합니다:Aligner: 원본(head source)의 머리를 목표(target)의 움직임에 맞춰 재현Blender: 생성된 머리를 대상 이미지와 자연스럽게 합성하여 피부색을 맞추고 불일치 영역을 채움연..

Kanana: 효율적인 한국어 및 영어 이중 언어 모델개요Kanana는 한국어와 영어에서 뛰어난 성능을 발휘하는 이중 언어 모델 시리즈입니다. 이 모델은 유사한 크기의 최첨단 모델들과 비교해도 경쟁력이 있으며, 특히 연산 비용이 크게 절감되었습니다. 보고서에서는 Kanana 모델의 사전 훈련 및 후처리 과정에서 사용된 기술들을 설명하며, 특정 시나리오(예: 임베딩, 검색 강화 생성, 함수 호출)에 맞게 적응하는 방법도 제시합니다.1. 도입 배경최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전은 방대한 학습 데이터와 모델의 크기를 증가시키는 방향으로 진행되었습니다. 하지만, 이러한 접근 방식은 높은 연산 비용을 유발하며, 이는 연구 및 산업에서 독자적인 LLM을 개발하는 데 장애 요인이 됩니다. Kanana는 이러한 ..

데이터 파이프라인 구축과 자동화데이터 파이프라인은 데이터의 수집, 처리, 저장, 분석을 일관되게 수행할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 특히 빅데이터 환경에서는 방대한 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 신뢰성 높은 데이터 파이프라인의 구축과 자동화가 필수적입니다. 이 글에서는 데이터 파이프라인 구축과 자동화의 핵심 요소를 전문가 수준에서 다루고자 합니다.1. 데이터 파이프라인의 개념데이터 파이프라인은 원천 데이터(Source)로부터 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장한 후, 분석 시스템으로 전달하는 일련의 과정을 의미합니다.데이터 파이프라인의 주요 구성 요소:데이터 수집(Source Ingestion): 로그, API, 데이터베이스 등 다양한 원천으로부터 ..

딥러닝 하드웨어: GPU와 TPU딥러닝 기술의 발전과 함께 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 하드웨어의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)는 딥러닝 연산에 최적화된 대표적인 하드웨어로, 각각의 특성과 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.1. GPU (Graphics Processing Unit)✅ GPU란?GPU는 원래 3D 그래픽 연산을 위한 프로세서로 개발되었지만, 병렬 처리에 강한 특성 덕분에 딥러닝 연산에 널리 활용되고 있습니다.⚡ GPU의 특징병렬 처리 능력: 수천 개의 코어를 통해 대량의 연산을 동시에 수행할 수 있습니다.유연성: 다양한 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTo..

Cursor AI 초보자 가이드: 프로젝트 세팅 ~ 배포까지이 가이드는 Cursor AI를 활용하여 비개발자도 쉽게 웹 서비스를 구축하고 배포할 수 있도록 돕습니다. 프로젝트 세팅부터 배포까지의 과정을 단계별로 설명합니다.✅ 1단계: 개발 환경 세팅1️⃣ Cursor AI 설치Cursor 공식 웹사이트에서 설치 파일 다운로드설치 후, 실행하여 초기 세팅 진행 아주 초보자는, 설치와 셋팅, 단축키 사용법을 먼저 보세요. 2️⃣ 새 프로젝트 생성새로운 폴더 생성 → Cursor Beginner 등으로 명명Cursor 실행 후 해당 폴더 열기터미널 열기 → Ctrl + J 또는 상단 메뉴에서 Terminal 클릭3️⃣ Next.js 프로젝트 세팅npx create-next-app@latest .TypeScri..

게임 형식의 영상 제작 가이드이 가이드는 AI와 간단한 편집 툴을 사용해 게임 형식의 영상을 만드는 방법을 단계별로 설명합니다. 이 과정을 통해 누구나 짧은 시간 내에 조회수를 끌어올릴 수 있는 게임 형식의 영상을 제작할 수 있습니다.1. 게임 영상 준비하기1-1. 게임 클립 다운로드핀터레스트 접속 → https://www.pinterest.com검색창에 “Car Crash Game” 입력원하는 게임 클립 선택 후, 공유 → 링크 복사Pinterest Video Downloader 사용해 영상 다운로드1-2. 저작권 문제 해결핀터레스트의 AI 생성물은 저작권 걱정이 없으나, 배경 음악은 별도로 제거 필요다운로드한 영상에서 음악 제거 방법은 아래에서 설명2. 캐릭터 및 나레이션 준비2-1. 타입캐스트(Ty..